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摘要:
进入大数据时代,信息超载是互联网用户面临的一个严重的问题,个性化推荐是解决此问题的一个非常有潜力的办法.在学术领域,学术资源个性化推荐是解决信息超载的有效途径,其为用户推荐符合其兴趣的个性化学术信息.从个性化推荐过程的用户建模、推荐对象建模和推荐策略等三个模块角度对现有学术资源个性化推荐研究进行了探讨.针对目前广泛应用的学术资源个性化推荐方法,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于网络结构的推荐等,总结其研究的关键点和存在问题,并对学术资源个性化推荐的研究趋势进行了预测.
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文献信息
篇名 海量学术资源个性化推荐综述
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 大数据 信息超载 学术资源个性化推荐
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 热点与综述
研究方向 页码范围 30-39
页数 10页 分类号 TP391.1
字数 11029字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1710-0253
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘柏嵩 宁波大学信息科学与工程学院 48 518 13.0 21.0
2 王洋洋 宁波大学图书馆与信息中心 10 64 4.0 8.0
3 刘伟 宁波大学信息科学与工程学院 4 32 2.0 4.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (174)
共引文献  (90)
参考文献  (29)
节点文献
引证文献  (24)
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
信息超载
学术资源个性化推荐
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
相关基金
国家社会科学基金
英文译名:Philosophy and Social Science Foundation of China
官方网址:http://www.npopss-cn.gov.cn/
项目类型:重点项目
学科类型:马列·科社
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